人工智能
深度求索把自家搜索引擎挂上了价目表。模型更新反倒是其中较小的那一半
深度求索（DeepSeek）10 月 17 日发布新的 Flash 检查点，声称在智能体类基准上超过 Claude Opus 5，而每个任务成本不到 0.20 美元。同时，它开始以每千次调用 0.75 美元的价格出售自家网页索引的访问权——后者才是更要紧的一步。
MAI
深度求索（DeepSeek）在 10 月 17 日放出了两样东西。一样是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，它九月发布的 Flash 模型的一个后训练检查点；公司自己的 Hugging Face 模型卡把它称为"一次小幅更新"。另一样是两个 API 端点，以每千次调用 0.75 美元的价格出售深度求索自建网页搜索索引的访问权。拿走头条的是检查点。更大的那件事在端点这边。
检查点改了什么
模型以 deepseek-flash 对外提供，权重在 Hugging Face 上以 MIT 许可发布，公开的 safetensors 为 763B 参数。架构沿用九月版本：多模态混合专家，上下文 1M token，输出最多 384K token，每 token 激活参数在 prefill 阶段为 8B、decode 阶段为 16B。变化发生在后训练。深度求索称，这个检查点用"自反馈强化学习"训练——以模型自身的置信度分数和自己生成的批评作为奖励信号，而不是人工评分员或另一个奖励模型——并把结果针对自家智能体 harness 内的端到端项目开发做了调优。
下面的数字都是深度求索自己公布的。目前还没有独立评测。
| 基准 | V4.1-Flash-1017 | V4.1-Flash（九月） | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 | 74.0 |
| Automation-Bench v1.0.6 | 60.5 | 54.8 | 50.3 |
| Agents' Last Exam | 35.4 | 31.8 | 28.6 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 | 65.8 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 | 51.8 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 | 37.0 |
| HLE（不用工具） | 42.6 | 36.8 | 56.3 |
形状很一致：相对自家上一版处处大涨；在智能体和自动化这一类套件上领先 Claude Opus 5；在纯推理和更长程的软件工程基准上明显落后。与其他开放权重选手相比，深度求索称自己在 DeepSWE 上为 77.0，Kimi K3 为 67.5，GLM-5.3 为 66.9，而三者中它的总参数量最小。
这次发布真正在论证的是成本数字。深度求索把那次 77.0 的运行标为每任务略低于 0.20 美元，把推理强度调低后超过 72% 的成绩标为约 0.10 美元。九月那版拿到 74.2，每次约 0.50 美元。在深度求索自己的对比图里，处在同一精度区间的模型，每任务要花约 2 美元到 10 美元以上。token 价格为高峰时段每百万缓存未命中输入 0.30 美元、每百万输出 1.20 美元，非高峰时段减半。
把索引卖出去
与模型一同上线的是 POST /v1/tools/search 和 POST /v1/tools/fetch。Search 从公司所称的自建搜索引擎返回排序结果，附带一个把相关性、权威性与时效性合成的 0–3 重排分、一个表示来源权威等级的 0–4 分层、给界面看的短摘要和给模型看的长摘要，以及开发者会预期的运算符：site:、lang:、after:、before:。Fetch 接收单个 URL，把该页面以 Markdown 返回。
| Search | Fetch | |
|---|---|---|
| 每 1,000 次成功请求价格 | $0.75 | $0.75 |
| 每账号速率限制 | 5 QPS | 5 QPS |
| 失败或空结果是否计费 | 否 | 否 |
实验室把网页搜索塞进自家聊天产品，已经有两年了。而把抓取本身按次卖给任何开发者——包括那些根本不碰模型的人——是另一种性质的产品。它同时也透露了一件检查点说不出的事：这家公司在运营一个通用网页索引，规模足以让它敢挂上付费端点和公开的速率限制。上线后的头两周，经由 Claude Code 内置网页搜索工具或 Codex 的 web_search 发出的搜索不收这笔费用。这更像演示而非促销。要让一个西方编码智能体的检索层跑在中国索引之上，最便宜的办法就是先免费两周。
是整条栈，而不是那个模型
把两则公告放在一起读，呈现的是一家公司在组装整条智能体技术栈，并把模型之下的每一层都定到接近零的价格。有 harness——DeepSeek Harness 目前处于开发者预览，这个检查点明确为它以及腾讯的 CodeBuddy 做过调优。有模型——以它声称在智能体任务上能够匹敌的那条前沿线的十分之一到五十分之一的每任务成本。现在又有了按次出售的检索。
这是一个建立在单位经济性而非能力领先之上的竞争位置，而上面那张表也坦率承认了能力差距：不用工具的推理上，它落后十四分。它押的是：对于一个在长任务里跑上千次工具调用的智能体来说，决定采用与否的是每任务成本，而不是推理的最后几分。
这些数字要配上两条保留。第一，全部为自行上报，对象是深度求索自己都称"小幅"的检查点，出自一家把模型调优到自家 harness 上的实验室——而且它被 Opus 5 拉开最大差距的那个智能体基准 Terminal-Bench 4.0，恰好是深度求索放在 Claude Code 而非自家脚手架里跑的。这些涨幅换到别人的 harness 里还能不能站住，是独立评测首先该验证的事。第二条保留是政治性的：本周有报道称，北京正准备收紧开放权重模型的发布规则，审查标准之一是模型的能力排名。这些权重上的 MIT 许可是当下的事实，而不是有保障的事实。
Sources: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 announcement and API docs — DeepSeek · Search and Fetch API guide — DeepSeek · Models and pricing — DeepSeek · DeepSeek-V4.1-Flash-1017 model card — Hugging Face · Deepseek V4.1 Flash 1017 beats larger rivals in agentic tasks while once again massively cutting per-task costs — The Decoder · DeepSeek Just Released V4.1-Flash-1017, Scores 77.0 on DeepSWE, Opens Search API — MarkTechPost